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人工神经网络(Aartificial Neural Network，下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家Warren S.Mcculloch和数学家Walth H.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法(BP算法，Back Propagation)，它的网络
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神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。在自然界，网
络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能-A single neural network is a collection of parallel processing elements, we have been inspired by biological nervous system. In nature, the network function of a decisi
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由于人工神经网络具有大规模并行信息处理，良好的自适应与自学习
等许多特点，因此利用神经网络解决复杂非线性动态系统的预测问题就有了一条新的可能途径
-As massively parallel artificial neural network information processing, a good adaptive and self-learning and many other features, the use of neural networks to solve compl
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人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
-Simulation of artificial neural network is a second way of human thinking. This is a nonlinear dynamic system, which features a distributed i
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神经网络，它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。-Neural network, it is a neural network model of animal behavior characteristics, the distributed parallel algorithm for information processing model. This network
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人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionistModel），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。-Artificial neural network (ArtificialNeuralNetworks, abbreviated as ANNs) are also ref
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是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型-Behavior characteristic of a model animal neural network algorithm mathematical model for distributed parallel information processing
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《人工神经网络与模糊信号处理.pdf》,书中首先介绍人工神经网络和模糊理论的信号处理概要；其次作为神经网络的典型的例子介绍阶梯型及相互结合型的神经网络以及基于它们的信号处理，还介绍模糊推论和模糊信号处理等；最后示出神经网络与模糊信号处理的种种应用实例，介绍今后以高度智能化系统为目标的人工并列处理模型和智能信号处理等。
-" Artificial neural networks and fuzzy signal processing. Pdf" , the book intro
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人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
-Artificial neural network is the second way to simulate human thinking. This is a non-linear dynamical systems, which feature a distributed co
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工神经网络（Artificial Neural Network）又称连接机模型，是在现代神经学、生物学、心理学等学科研究的基础上产生的，它反映了生物神经系统处理外界事物的基本过程，是在模拟人脑神经组织的基础上发展起来的计算系统，是由大量处理单元通过广泛互联而构成的网络体系，它具有生物神经系统的基本特征，在一定程度上反映了人脑功能的若干反映，是对生物系统的某种模拟，具有大规模并行、分布式处理、自组织、自学习等优点，被广泛应用于语音分析、图像识别、数字水印、计算机视觉等很多领域，取得了许多突出的成果
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DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0
深度学习,卷积神经网络,Matlab工具箱
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusberg
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CNN - 主程序
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox
作者：陆振波
电子
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人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。BP_nature1为离线程序，BP_nature2为在线调试程序。-
Artificial Neural Network (Artificial Neural Netw
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人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，并具有自学习和自适应的能力。(Artificial neural network (ANN) is a mathematical model that imitates the behavior characteristics of animal neu
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人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。(The Artificial Neural Network
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人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型(Artificial neural network is also referred to as neural network (NNs) or connection model. It is a mathematical model for simulating
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